MapStruct 사용해보기

MapStruct는 DTO와 엔티티 간의 변환 작업을 자동화하는 도구이다.

1. 중복 코드 제거: DTO와 엔티티 간 변환이 여러 군데에서 필요할 때, 수작업으로 변환 메서드를 작성하는 것보다 자동으로 변환을 처리해주어 코드 중복을 줄일 수 있다.
2. 성능 최적화: MapStruct는 컴파일 시점에 변환 코드를 생성하기 때문에 런타임 성능에 큰 영향을 주지 않으며, Reflection을 사용하는 방식보다 훨씬 빠르다.
3. 유지보수성 향상: 변환 로직이 변경될 경우, 일관되게 관리되기 때문에 코드의 유지보수가 용이하다.

MapStruct – Java bean mappings, the easy way!

 

MapStruct를 사용하기 위해서 의존성을 먼저 추가해주어야 하는데 주의해야 할 사항은 Lombok을 사용한다면 Lombok 의존성보다 밑에 작성해주어야 한다. 왜냐하면 MapStruct는 Lombok이 만든 getter, setter를 필요로 하기 때문이다.

// Lombok
compileOnly 'org.projectlombok:lombok'
annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok'

// MapStruct
implementation 'org.mapstruct:mapstruct:1.6.3'
annotationProcessor 'org.mapstruct:mapstruct-processor:1.6.3'

 

이제 엔티티를 DTO로 변환시켜 반환하는 로직을 MapStruct를 적용해보겠습니다. 

Entity ▼

public class User{
    private UUID id;
    private String username;
    private String email;
    private String phone;
    private String password;
    private Role role;
}

DTO ▼

// MapStruct 적용 전
public record UserInfoResponseDtoV1(
        UUID userId,
        String username,
        String email,
        String phone,
        Role role,
        Integer mileage,
        PageResponseDto<UUID> userCoupons
){

    public static UserInfoResponseDtoV1 of(User user) {
        return new UserInfoResponseDtoV1(
                user.getId(),
                user.getUsername(),
                user.getEmail(),
                user.getPhone(),
                user.getRole(),
                null,
                null
        );
    }
}

====================================================================

// MapStruct 적용 후
public record UserInfoResponseDtoV2(
        UUID userId,
        String username,
        String email,
        String phone,
        Role role,
        Integer mileage,
        PageResponseDto<UUID> userCoupons
){}

 

Entity -> DTO를 수행하는 Mapper를 생성하게 되면 

@Mapper(componentModel = "spring") // Spring 컨테이너에서 빈으로 등록해줌
public interface UserMapper {

    @Mapping(target = "mileage", ignore = true) // mileage 필드는 별도로 처리
    @Mapping(target = "userCoupons", ignore = true) // userCoupons 필드는 별도로 처리
    UserInfoResponseDtoV2 userToUserInfoResponseDto(User user);
}

구현체를 자동으로 생성해주는 것을 볼 수 있다.

@Generated(
    value = "org.mapstruct.ap.MappingProcessor",
    date = "2025-04-25T16:27:36+0900",
    comments = "version: 1.6.3, compiler: IncrementalProcessingEnvironment from gradle-language-java-8.13.jar, environment: Java 17.0.14 (Eclipse Adoptium)"
)
@Component
public class UserMapperImpl implements UserMapper {

    @Override
    public UserInfoResponseDtoV2 userToUserInfoResponseDto(User user) {
        if ( user == null ) {
            return null;
        }

        String username = null;
        String email = null;
        String phone = null;
        Role role = null;

        username = user.getUsername();
        email = user.getEmail();
        phone = user.getPhone();
        role = user.getRole();

        Integer mileage = null;
        PageResponseDto<UUID> userCoupons = null;
        UUID userId = null;

        UserInfoResponseDtoV2 userInfoResponseDtoV2 = new UserInfoResponseDtoV2( userId, username, email, phone, role, mileage, userCoupons );

        return userInfoResponseDtoV2;
    }
}

 

이제 기존에 직접 매핑할 때와 MapStruct를 사용할 때의 성능 차이가 있는지 테스트를 진행해보겠습니다.

 // MapStruct 적용 전
 public UserInfoResponseDtoV1 getUser(UUID userId) {
    User user = userRepository.findByIdAndDeletedAtIsNull(userId)
           .orElseThrow(()-> new AuthException(ResponseCode.USER_NOT_FOUND));

    return UserInfoResponseDtoV1.of(user);
}




====================================================================

// MapStruct 적용 후
public UserInfoResponseDtoV2 getUser(UUID userId) {
    User user = userRepository.findByIdAndDeletedAtIsNull(userId)
            .orElseThrow(()-> new AuthException(ResponseCode.USER_NOT_FOUND));

    UserInfoResponseDtoV2 responseDto = userMapper.userToUserInfoResponseDto(user);

    return responseDto;
}

 

 

@Test
@DisplayName("유저 단건 조회 V1 vs V2 성능 비교 테스트")
void compareV1AndV2Performance() {
    when(userRepository.findByIdAndDeletedAtIsNull(userId)).thenReturn(Optional.of(user));

    long startV1 = System.nanoTime();
    UserInfoResponseDtoV1 resultV1 = userServiceV1.getUser(userId);
    long endV1 = System.nanoTime();

    UserInfoResponseDtoV2 mappedDto = new UserInfoResponseDtoV2(
            user.getId(), user.getUsername(), user.getEmail(), user.getPhone(), user.getRole(), null, null
    );
    when(userMapper.userToUserInfoResponseDto(user)).thenReturn(mappedDto);

    long startV2 = System.nanoTime();
    UserInfoResponseDtoV2 resultV2 = userServiceV2.getUser(userId);
    long endV2 = System.nanoTime();

    long durationV1 = endV1 - startV1;
    long durationV2 = endV2 - startV2;

    System.out.println("V1 (직접 매핑) Execution Time: " + durationV1 + "ns");
    System.out.println("V2 (MapStruct) Execution Time: " + durationV2 + "ns");

    assertNotNull(resultV1);
    assertNotNull(resultV2);
}

 

 

 

나노미터 단위로 성능을 테스트한 결과 MapStruct를 사용했을 때가 성능면에서 훌륭한 테스트를 보여주었습니다.